【摘要】：自私獸群優(yōu)化算法是模擬自然界中獵物-狩獵者關(guān)系行為的一種新的群智能優(yōu)化算法。該算法通過模擬在自然界中獵物躲避捕食風(fēng)險時的行為和狩獵者獵殺行為來實現(xiàn)算法搜索過程,并通過控制兩組個體的數(shù)目來平衡全局搜索和局部搜索。該算法具有精度高、魯棒性強(qiáng)等特點。但隨著研究的深入,發(fā)現(xiàn)自私獸群優(yōu)化算法尋優(yōu)速度慢、后期尋優(yōu)精度低且易陷入局部最優(yōu)等缺陷。文中針對自私獸群優(yōu)化算法所存在的不足,提出了3種改進(jìn)版本自私獸群優(yōu)化算法,并應(yīng)用于解決一些工程問題,目的在于改進(jìn)算法的整體優(yōu)化性能,擴(kuò)展其算法的應(yīng)用領(lǐng)域。本文工作主要包括3個方面:(1)提出基于精英反向?qū)W習(xí)的自私獸群優(yōu)化算法,將精英反向?qū)W習(xí)策略引入自私獸群優(yōu)化算法,并根據(jù)自私獸群優(yōu)化算法的特性,針對獵物群體中個體進(jìn)行精英反向?qū)W習(xí),擴(kuò)大了種群搜索空間,增強(qiáng)了種群多樣性,避免了算法陷入局部最優(yōu)。實驗結(jié)果表明,精英反向?qū)W習(xí)的自私獸群優(yōu)化算法在求解函數(shù)優(yōu)化和工程實例問題具有較好的收斂速度和尋優(yōu)精度。(2)提出了一種離散版本的自私獸群優(yōu)化算法,根據(jù)自私獸群優(yōu)化算法狩獵者個體和獵物個體屬性功能,引入離散型的位置更新機(jī)制,并且引入了差分選擇策略來選擇被獵殺的獵物個體,提高了算法的尋優(yōu)速度。通過隨機(jī)給出的6個平面圖和2個實例圖的著色問題進(jìn)行測試,實驗結(jié)果表明,離散版本的自私獸群優(yōu)化算法可獲得有效的解。(3)提出了一種新的的自私獸群優(yōu)化算法,引入去除首領(lǐng)機(jī)制策略,防止全局搜索到獵物種群中個體陷入局部最優(yōu),提高算法全局搜索能力,并將該算法其應(yīng)用于無線傳感網(wǎng)路中的監(jiān)測區(qū)域節(jié)點部署方案問題,實驗比較分析,結(jié)果表明相對于其他智能算法,收斂速度快,尋優(yōu)精度高,穩(wěn)定性好。
【學(xué)位授予單位】：廣西民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18
【圖文】：

18Fig 3.3 The convergence for f5Fig 3.4 The convergence for f7itnesFVauel圖 3.5 f1的方差圖 圖 3.6 f2的方差圖Fig 3.5 The variance diagram for f1Fig 3.6 The variance diagram for f2

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【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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本文編號：2800858